Создание классификатора кодовой базы с помощью Jev
Разработчик делится созданием классификатора кодовой базы с помощью Jev, предполагая, что это может решить проблему переусложнённого кода от агентов, и спрашивает, что тестировать дальше.
jev-digest: открытый MCP-инструмент на основе Jev
Автор представляет jev-digest — открытый MCP-инструмент на основе Jev от TypeSafe AI. Он выбирает только те фрагменты, которые напрямую отвечают на вопрос, и возвращает их дословно с источниками. Автор сообщает о снижении входных токенов на 67% и сокращении раундов инструментов вдвое для исследовательского агента Codex.
Jev cut my Codex research agent's input tokens by 67% and its tool rounds in half. jev-digest is an open-source MCP tool: @typesafeai's Jev picks only the passages that answer the question and returns them verbatim, with sources. Early proof of concept: https://github.com/pr0ta9/jev-digest…
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev обеспечивает LLM-as-a-Judge в 20–200 раз быстрее и в 40–400 раз дешевле
Jev использовался для выбора модели AGI, обеспечивая в 20–200 раз большую скорость и в 40–400 раз меньшую стоимость, делая LLM-as-a-judge чрезвычайно быстрым и почти бесплатным.
Тестирование приложений с TypeSafe Jev и OpenCode
Filip делится небольшим демо, показывающим скорость тестирования приложений с TypeSafe Jev и OpenCode.
